Инвестор видит перспективы дохода в технологиях Машинного обучен
❄️ Всем добрый день и позитивного настроения!
Уверены, что многие уже читали и знают про технологии Машинного обучения (ML).
Данному сектору рынка аналитики уже сейчас пророчат рост в геометрической прогрессии💸
Машинное обучение (ML) - одна из базовый подотраслей, входящее в сферу искусственного интеллекта (AI).
Это мощный инструмент анализа данных, который заставляет компьютеры обучаться на основе алгоритмов и данных, имитируя процессы обучения, наблюдаемые у человека.
Резкий рост внедрения ML и AI в различных отраслях – здравоохранении, автомобилестроении, розничной торговле, производстве и других – является ключевым фактором, стимулирующим развитие рынка.
Если углубиться в основы машинного обучения, то можно выделить два основных типа: контролируемое и неконтролируемое:
В первом случае наборы данных маркируются, что позволяет программному обеспечению прийти к заранее определенным выводам.
Во втором случае программное обеспечение самостоятельно выявляет закономерности в данных, что подтверждается такими методами, как анализ главных компонент, выявляющий ключевые объясняющие факторы.
Рынок сегодня
Технологии ML обладают множеством преимуществ, стимулирующих рост рынка. Однако проблемы сохраняются, и одним из основных препятствий являются неточные и недостаточно разработанные алгоритмы. Необходимость точности в Больших Данных и машинном обучении подчеркивает важность отточенных алгоритмов, чтобы предотвратить получение ошибочных результатов.
Прогнозы Fortune Business Insights и Market Research Future рисуют картину необычайного роста: по оценкам, к 2029 году объем отрасли достигнет $210 млрд, а к 2030 году - $ 106 млрд соответственно.
По сути, путь машинного обучения отмечен метеоритным взлетом, преобразующим отрасли и катализирующим достижения, которые раньше считались футуристическими.
По мере продвижения по этой траектории ландшафт возможностей продолжает расширяться благодаря инновациям и неутолимому аппетиту к использованию возможностей машинного обучения.
Перспективные компании из сферы ML
В динамичном ландшафте 2023 года в центре внимания оказываются компании, которые не просто внедряют машинное обучение, но и завоевывают свою нишу в этом преобразующем секторе. Хотя эти компании не занимаются исключительно машинным обучением, они добились значительных успехов в этой области:
1 Nvidia
Компания Nvidia, некогда синоним высококлассной графики для видеоигр, успешно диверсифицировалась в сферу ИИ и машинного обучения. Аппаратное обеспечение Nvidia, известное своими графическими процессорами (GPU), помогает обрабатывать огромные массивы данных, необходимые для приложений машинного обучения.
Став технологическим лидером в полупроводниковой отрасли, графические процессоры Nvidia способствуют развитию высокопроизводительных вычислений, быстрому развитию центров обработки данных и ускорению обучения моделей ИИ. Компания не ограничивается аппаратным обеспечением и предлагает обширную библиотеку программного обеспечения для поддержки внедрения технологий машинного обучения.
Клиенты компании работают в самых разных отраслях, включая разработку автономных транспортных средств, биотехнологические исследования и оптимизацию цепочек поставок для розничной торговли. Благодаря высоким показателям операционной прибыли и значительным инвестициям в исследования и разработки, Nvidia является силой, с которой стоит считаться на арене машинного обучения.
2 Tesla
Компания Tesla - синоним передовых электромобилей, делает успехи в области машинного обучения благодаря своей работе над созданием самоуправляемых автомобилей. Автопилот Tesla и развивающаяся система полного самообучения с легкостью справляются со сложностью принятия решений человеком в доли секунды.
Регулярные облачные обновления программного обеспечения расширяют возможности машинного обучения в автомобилях Tesla. Компания стратегически собирает данные от широкой сети владельцев автомобилей, постоянно совершенствуя алгоритмы машинного обучения. Приверженность Tesla искусственному интеллекту распространяется и на Dojo - суперкомпьютер, предназначенный для обучения программного обеспечения для настоящего самообучения.
Помимо автомобилей, Tesla использует свой опыт в области искусственного интеллекта для управления и автоматизации хранения электроэнергии по всему миру, изменяя энергетический ландшафт. Благодаря стремительному росту прибыльности и амбициозным планам по внедрению новых технологий компания Tesla является не только новатором в области автомобилестроения, но и ведущей компанией в сфере ИИ и машинного обучения.
3 Accenture
Accenture, глобальная консалтинговая и технологическая компания, становится стабильным, но влиятельным игроком на арене машинного обучения. Известная своими технологическими решениями по преобразованию операций, компания Accenture имеет опыт в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Имея специальные исследовательские лаборатории, занимающиеся различными направлениями искусственного интеллекта, Accenture активно участвует в применении машинного обучения для решения реальных задач.
Компания консультирует клиентов по вопросам использования машинного обучения для повышения производительности труда и оптимизации эффективности облачных вычислений. Учитывая тенденции распространения машинного обучения в бизнесе, компания готова сыграть ключевую роль во внедрении и развитии этой преобразующей технологии.
Уверены, что многие уже читали и знают про технологии Машинного обучения (ML).
Данному сектору рынка аналитики уже сейчас пророчат рост в геометрической прогрессии💸
Машинное обучение (ML) - одна из базовый подотраслей, входящее в сферу искусственного интеллекта (AI).
Это мощный инструмент анализа данных, который заставляет компьютеры обучаться на основе алгоритмов и данных, имитируя процессы обучения, наблюдаемые у человека.
Резкий рост внедрения ML и AI в различных отраслях – здравоохранении, автомобилестроении, розничной торговле, производстве и других – является ключевым фактором, стимулирующим развитие рынка.
Если углубиться в основы машинного обучения, то можно выделить два основных типа: контролируемое и неконтролируемое:
В первом случае наборы данных маркируются, что позволяет программному обеспечению прийти к заранее определенным выводам.
Во втором случае программное обеспечение самостоятельно выявляет закономерности в данных, что подтверждается такими методами, как анализ главных компонент, выявляющий ключевые объясняющие факторы.
Рынок сегодня
Технологии ML обладают множеством преимуществ, стимулирующих рост рынка. Однако проблемы сохраняются, и одним из основных препятствий являются неточные и недостаточно разработанные алгоритмы. Необходимость точности в Больших Данных и машинном обучении подчеркивает важность отточенных алгоритмов, чтобы предотвратить получение ошибочных результатов.
Прогнозы Fortune Business Insights и Market Research Future рисуют картину необычайного роста: по оценкам, к 2029 году объем отрасли достигнет $210 млрд, а к 2030 году - $ 106 млрд соответственно.
По сути, путь машинного обучения отмечен метеоритным взлетом, преобразующим отрасли и катализирующим достижения, которые раньше считались футуристическими.
По мере продвижения по этой траектории ландшафт возможностей продолжает расширяться благодаря инновациям и неутолимому аппетиту к использованию возможностей машинного обучения.
Перспективные компании из сферы ML
В динамичном ландшафте 2023 года в центре внимания оказываются компании, которые не просто внедряют машинное обучение, но и завоевывают свою нишу в этом преобразующем секторе. Хотя эти компании не занимаются исключительно машинным обучением, они добились значительных успехов в этой области:
1 Nvidia
Компания Nvidia, некогда синоним высококлассной графики для видеоигр, успешно диверсифицировалась в сферу ИИ и машинного обучения. Аппаратное обеспечение Nvidia, известное своими графическими процессорами (GPU), помогает обрабатывать огромные массивы данных, необходимые для приложений машинного обучения.
Став технологическим лидером в полупроводниковой отрасли, графические процессоры Nvidia способствуют развитию высокопроизводительных вычислений, быстрому развитию центров обработки данных и ускорению обучения моделей ИИ. Компания не ограничивается аппаратным обеспечением и предлагает обширную библиотеку программного обеспечения для поддержки внедрения технологий машинного обучения.
Клиенты компании работают в самых разных отраслях, включая разработку автономных транспортных средств, биотехнологические исследования и оптимизацию цепочек поставок для розничной торговли. Благодаря высоким показателям операционной прибыли и значительным инвестициям в исследования и разработки, Nvidia является силой, с которой стоит считаться на арене машинного обучения.
2 Tesla
Компания Tesla - синоним передовых электромобилей, делает успехи в области машинного обучения благодаря своей работе над созданием самоуправляемых автомобилей. Автопилот Tesla и развивающаяся система полного самообучения с легкостью справляются со сложностью принятия решений человеком в доли секунды.
Регулярные облачные обновления программного обеспечения расширяют возможности машинного обучения в автомобилях Tesla. Компания стратегически собирает данные от широкой сети владельцев автомобилей, постоянно совершенствуя алгоритмы машинного обучения. Приверженность Tesla искусственному интеллекту распространяется и на Dojo - суперкомпьютер, предназначенный для обучения программного обеспечения для настоящего самообучения.
Помимо автомобилей, Tesla использует свой опыт в области искусственного интеллекта для управления и автоматизации хранения электроэнергии по всему миру, изменяя энергетический ландшафт. Благодаря стремительному росту прибыльности и амбициозным планам по внедрению новых технологий компания Tesla является не только новатором в области автомобилестроения, но и ведущей компанией в сфере ИИ и машинного обучения.
3 Accenture
Accenture, глобальная консалтинговая и технологическая компания, становится стабильным, но влиятельным игроком на арене машинного обучения. Известная своими технологическими решениями по преобразованию операций, компания Accenture имеет опыт в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Имея специальные исследовательские лаборатории, занимающиеся различными направлениями искусственного интеллекта, Accenture активно участвует в применении машинного обучения для решения реальных задач.
Компания консультирует клиентов по вопросам использования машинного обучения для повышения производительности труда и оптимизации эффективности облачных вычислений. Учитывая тенденции распространения машинного обучения в бизнесе, компания готова сыграть ключевую роль во внедрении и развитии этой преобразующей технологии.
Publications connexes
Clause de non-responsabilité
Les informations et les publications ne sont pas destinées à être, et ne constituent pas, des conseils ou des recommandations en matière de finance, d'investissement, de trading ou d'autres types de conseils fournis ou approuvés par TradingView. Pour en savoir plus, consultez les Conditions d'utilisation.